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| Kriterium |  Engineering Failure Scenario Analysis |  Product Discovery Assumption Mapping |  UX Research Empathy Mapping |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | In kritischen Prozessen reicht es nicht, nur den Normalfall zu planen. Failure Scenario Analysis betrachtet den Weg ins Scheitern und zeigt, welche Ausfälle, Ketten und Kontrolllücken am meisten Schaden erzeugen. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Wenn über eine Zielgruppe viel vermutet, aber wenig gemeinsam gesehen wird, macht Empathy Mapping Wissen und Lücken direkt vergleichbar. Das Bild zeigt zugleich, welche Annahmen tragfähig sind und wo Evidenz fehlt. | Wenn zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 45-60 min | 30–60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 2-8 | 4-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Failure Scenarios, Risk Notes, Control Gaps, Test and Response Actions | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Empathy Map, Assumptions List, Research Gaps | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ScheiternResilienzRisiko | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | SyntheseQualitativWorkshop | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |